Boost库中的boyer_myrvold算法是一个用于求解无向图的最小生成树和最大匹配问题的高效算法

Boost库中的boyer_myrvold算法是一个用于求解无向图的最小生成树和最大匹配问题的高效算法。其中，kuratowski_subgraph()函数则是该算法的子函数之一，用于检测一个无向图是否包含K5或K3,3子图。在本文中，我们将介绍如何使用boost::boyer_myrvold_params::kuratowski_subgraph()函数来进行K5和K3,3子图的检测，并给出相应的测试程序源代码。

首先，我们需要引入Boost Graph Library (BGL)以及相关头文件：

#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
#include <boost/graph/boyer_myrvold.hpp>

接下来，我们构建一个包含K5和K3,3子图的无向图：

// 构造包含K5和K3,3子图的无向图
void create_kuratowski_graph(boost::adjacency_list<boost::vecS, boost::vecS, boost::undirectedS>& graph)
{
    // 添加节点
    for (int i = 0; i < 5; ++i)
        boost::add_vertex(graph);

    // 添加五个边组成K5
    boost::add_edge(0, 1, graph);
    boost::ad